清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Artificial Intelligence for thermal energy storage enhancement: A Comprehensive Review

热能储存 计算机科学 物理 热力学
作者
Tawfiq Chekifi,Moustafa Boukraa,Amine Benmoussa
出处
期刊:Journal of Energy Resources Technology-transactions of The Asme [ASME International]
卷期号:: 1-29
标识
DOI:10.1115/1.4065197
摘要

Abstract Thermal energy storage (TES) plays a pivotal role in a wide array of energy systems, offering a highly effective means to harness renewable energy sources, trim energy consumption and costs, reduce environmental impact, and bolster the adaptability and dependability of power grids. Concurrently, artificial intelligence (AI) has risen in prominence for optimizing and fine-tuning TES systems. Various AI techniques, such as particle swarm optimization, artificial neural networks, support vector machines, and adaptive neuro-fuzzy inference systems, have been extensively explored in the realm of energy storage. This study provides a comprehensive overview of how AI, across diverse applications, categorizes, and optimizes energy systems. The study critically evaluates the effectiveness of these AI technologies, highlighting their impressive accuracy in achieving a range of objectives. Through a thorough analysis, the paper also offers valuable recommendations and outlines future research directions, aiming to inspire innovative concepts and advancements in leveraging AI for TESS. By bridging the gap between TES and AI techniques, this study contributes significantly to the progress of energy systems, enhancing their efficiency, reliability, and sustainability. The insights gleaned from this research will be invaluable for researchers, engineers, and policymakers, aiding them in making well-informed decisions regarding the design, operation, and management of energy systems integrated with TES.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
有人应助紫熊采纳,获得20
5秒前
新奇完成签到 ,获得积分10
38秒前
nano完成签到 ,获得积分10
40秒前
1分钟前
Aray发布了新的文献求助20
1分钟前
淡淡醉波wuliao完成签到 ,获得积分10
1分钟前
drjj完成签到 ,获得积分10
2分钟前
jun完成签到 ,获得积分10
2分钟前
羊咩咩哒完成签到,获得积分10
3分钟前
阿浮完成签到 ,获得积分10
3分钟前
雪花完成签到 ,获得积分10
3分钟前
张丫丫完成签到,获得积分10
3分钟前
liu完成签到 ,获得积分10
4分钟前
天才小熊猫完成签到,获得积分10
4分钟前
h0jian09完成签到,获得积分10
4分钟前
精壮小伙完成签到,获得积分0
4分钟前
唯梦完成签到 ,获得积分10
4分钟前
自由飞翔完成签到 ,获得积分10
4分钟前
昵称完成签到 ,获得积分10
4分钟前
ZH完成签到 ,获得积分10
5分钟前
福尔摩曦完成签到,获得积分10
5分钟前
韩博话聊完成签到 ,获得积分10
6分钟前
蚂蚁踢大象完成签到 ,获得积分10
6分钟前
贝贝完成签到,获得积分0
6分钟前
安青兰完成签到 ,获得积分10
7分钟前
白白嫩嫩完成签到,获得积分10
7分钟前
8分钟前
微笑的傲易完成签到,获得积分10
8分钟前
堇笙vv完成签到,获得积分0
8分钟前
冯依梦完成签到 ,获得积分10
8分钟前
万能图书馆应助默默孱采纳,获得10
9分钟前
danli完成签到 ,获得积分10
9分钟前
9分钟前
CC完成签到,获得积分0
9分钟前
完美耦合发布了新的文献求助10
9分钟前
cai白白完成签到,获得积分0
10分钟前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
11分钟前
ee_Liu完成签到,获得积分10
11分钟前
小猴子完成签到 ,获得积分10
12分钟前
byb完成签到 ,获得积分10
12分钟前
高分求助中
The Oxford Handbook of Social Cognition (Second Edition, 2024) 1050
Kinetics of the Esterification Between 2-[(4-hydroxybutoxy)carbonyl] Benzoic Acid with 1,4-Butanediol: Tetrabutyl Orthotitanate as Catalyst 1000
The Young builders of New china : the visit of the delegation of the WFDY to the Chinese People's Republic 1000
Rechtsphilosophie 1000
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Handbook of Qualitative Cross-Cultural Research Methods 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3139615
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2790500
关于积分的说明 7795408
捐赠科研通 2446958
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1301526
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 626259
版权声明 601176